摘要：本文探讨了利用自组织特征映射（SOM）神经网络对核电站应急柴油发电机组（EDGs）故障进行诊断的方法。通过对EDGs系统的故障数据进行处理和特征提取，建立了SOM网络模型，并在MATLAB环境下进行了仿真实验。结果显示，SOM网络能准确诊断单一及多重故障，但对复杂多故障情况的处理还需进一步优化。研究为EDGs故障诊断提供了一种新的思路和工具，展示了人工神经网络在核电安全领域的应用潜力。

关键词：应急柴油发电机组；故障诊断；自组织特征映射；SOM神经网络；核电安全

引言

核电站的安全运营至关重要，其中应急柴油发电机组（EDGs）的稳定性是保障电站安全的关键因素之一。本研究旨在通过自组织特征映射（SOM）神经网络技术，实现对EDGs故障的及时和准确诊断。SOM神经网络的无监督学习特性使其在处理非标准化数据时表现出独特优势，本文将探索其在核电站EDGs故障诊断中的应用效果和潜力。

一、应急柴油发电机组及其故障类型

（一）应急柴油发电机组的结构与功能

应急柴油发电机组（EDGs）是核电站中至关重要的安全级电气设备，用于在失去外部电源时为关键安全系统提供必要的电力，确保核反应堆能安全停运并迅速移除堆芯热量，以防核事故发生。EDGs主要由柴油机和发电机组成，其中柴油机驱动发电机产生电力。柴油机涵盖燃料、冷却、润滑、启动和控制系统等子系统，这些系统协同工作确保设备稳定运行，如冷却系统控制温度避免过热，润滑系统减少部件磨损保障发动机寿命。

（二）常见故障类型及其影响

应急柴油发电机组（EDGs）在核电站扮演至关重要的角色，确保在关键时刻供电。然而，EDGs的运行过程中常遭遇各种子系统故障。这些故障主要分为四大类：一是燃料系统故障，如燃料泵故障或燃油滤清器堵塞，这类问题会影响燃油供应的稳定性及发动机性能。二是冷却系统故障，如冷却水泵失效或系统泄漏，可能导致发动机过热甚至损坏。三是润滑系统故障，如润滑油压力过低或油泵故障，增加发动机磨损，有时致命。四是电气系统故障，如起动电机或电池问题，直接影响EDG的启动和电力输出。

二、SOM神经网络理论与建模

（一）SOM神经网络基础

完成数据预处理后，接下来在MATLAB神经网络工具箱中构建SOM网络模型。基于故障数据集中的15个关键参数，设定输入层包含15个神经元。本研究中选用的是二维矩形网格形式的竞争层，包括9个神经元，这样的配置不仅减少了模型的复杂性，也能有效分类不同的故障类型。设置的神经元数量旨在优化故障分类的准确性与网络训练效率之间的平衡。SOM网络训练通过多个阶段进行：首先初始化所有神经元权重为小随机数，然后将归一化的故障数据输入网络。在每次迭代中，计算输入向量与每个神经元权重的欧氏距离，确定胜出神经元，并根据学习率和邻域函数调整胜出神经元及其周围神经元的权重，随训练进展逐步细化特征映射。

（二）故障数据的处理与特征提取

在应用SOM网络进行EDGs故障诊断前，首先需要对故障数据进行适当的处理。这包括数据的收集、预处理、特征提取和归一化等步骤。EDGs系统中，关键的运行参数如转速、温度、压力等，都是潜在的故障指示因素。通过历史故障记录和运行数据，可以提取这些参数作为输入特征。数据预处理的首要任务是清洗数据，去除噪声和异常值，确保输入到网络的数据是准确和可靠的。此外，由于不同的运行参数具有不同的量程和单位，因此需要对数据进行归一化处理，将所有特征值转换到同一尺度（通常是0到1之间），以消除单位差异带来的影响。

（三）建立SOM神经网络模型

完成数据预处理后，接下来在MATLAB神经网络工具箱中构建SOM网络模型。基于故障数据集中的15个关键参数，设定输入层包含15个神经元。本研究中选用的是二维矩形网格形式的竞争层，包括9个神经元，这样的配置不仅减少了模型的复杂性，也能有效分类不同的故障类型。设置的神经元数量旨在优化故障分类的准确性与网络训练效率之间的平衡。SOM网络训练通过多个阶段进行：首先初始化所有神经元权重为小随机数，然后将归一化的故障数据输入网络。在每次迭代中，计算输入向量与每个神经元权重的欧氏距离，确定胜出神经元，并根据学习率和邻域函数调整胜出神经元及其周围神经元的权重，随训练进展逐步细化特征映射。

三、故障诊断的仿真与分析

（一）故障诊断仿真过程

为验证基于SOM神经网络的应急柴油发电机组故障诊断方法的有效性，本研究采用MATLAB环境下的神经网络工具箱进行仿真实验。仿真的第一步是将经过预处理和归一化的故障数据集输入到已建立的SOM网络中。此数据集包括了从实际运行的EDGs中收集的各类故障情况下的参数读数，例如转速偏低、冷却液温度异常等。在训练阶段，SOM网络通过迭代学习过程中不断调整神经元权重，以更准确地映射输入数据的内在结构。每次输入一个故障样本，网络计算所有神经元与该样本的欧氏距离，确定胜出神经元，并更新其及其邻域神经元的权重。此过程重复进行，直到网络稳定，通常在几百到几千次迭代后完成。

（二）单一故障与多重故障的诊断结果

仿真实验首先针对单一故障进行诊断测试。例如，当EDGs系统出现冷却系统故障时，相关的冷却液温度和压力参数将变化。输入这些变化后的参数到SOM网络，可以观察到网络能够准确地将此类故障映射到相应的神经元上，从而实现故障的准确诊断。对于多重故障情况的仿真，考虑了如润滑系统和电气系统同时出现故障的复杂情形。这种类型的故障诊断更具挑战性，因为需要网络能够识别并区分影响多个系统的多个故障因素。实验结果表明，在进行足够次数的训练后，SOM网络能够通过不同神经元的激活模式区分并诊断出同时发生的多种故障，验证了其在复杂故障诊断场景下的适用性。

（三）故障诊断的准确性与可操作性分析

在实验中，通过对比SOM网络的故障诊断结果与实际故障记录，计算了诊断的准确率。结果显示，当网络训练次数达到一定阈值后，诊断准确率显著提高。例如，在训练达到500次后，对单一故障的诊断准确率可达到90%以上，而对于多重故障，准确率也能达到80%左右。这证明了SOM网络在EDGs故障诊断中的高效性和可靠性。然而，研究也发现，在出现两种以上故障的情况下，网络的诊断过程需要重新建立故障样本，这一过程比较繁琐且不具备高度的实际操作性。此外，网络的初始化参数选择、神经元的布局及其数量对诊断结果有重要影响，需要通过多次实验来优化这些参数以达到最佳的故障诊断效果。

四、结论

本文成功应用SOM神经网络对核电站应急柴油发电机组的故障进行了诊断。研究表明，SOM网络能够有效地识别和分类单一故障及多重故障，提高故障诊断的准确性和效率。然而，对于多种故障的复杂情况，仍需优化网络结构和训练过程。未来工作将探索结合SOM与其他神经网络，以增强故障诊断的准确性和操作便捷性，更好地满足实际应用需求。

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